feat: add DeepSeek and Xiaomi MiMo LLM provider presets

- Add providers.py with 5 provider presets (OpenAI, DeepSeek, Xiaomi MiMo, Alibaba DashScope, MiniMax)
- Add LLM_PROVIDER env var for one-line provider switching
- Improve <think> tag stripping for reasoning models
- Add .env.example with documented configuration
- Update README with provider configuration section

backend/app/utils/llm_client.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 """
 LLM客户端封装
-统一使用OpenAI格式调用
+统一使用OpenAI格式调用，支持提供商预设（DeepSeek、Xiaomi MiMo等）
 """
 
 import json
@@ -11,27 +11,56 @@ from openai import OpenAI
 from ..config import Config
 
 
+# <think>标签的正则表达式
+# 匹配 <think>...</think> 标签及其内容（支持多行，非贪婪匹配）
+# 也处理 <think>...</think> 变体（某些模型可能使用略微不同的格式）
+THINK_TAG_PATTERN = re.compile(r'<think>[\s\S]*?</think>\s*', re.IGNORECASE)
+
+# 某些提供商的推理模型会在响应中包含<think>标签
+PROVIDERS_WITH_THINK_TAGS = {"deepseek", "xiaomi_mimo", "minimax"}
+
+
 class LLMClient:
-    """LLM客户端"""
+    """LLM客户端，支持提供商预设配置"""
     
     def __init__(
         self,
         api_key: Optional[str] = None,
         base_url: Optional[str] = None,
-        model: Optional[str] = None
+        model: Optional[str] = None,
+        provider: Optional[str] = None,
     ):
         self.api_key = api_key or Config.LLM_API_KEY
         self.base_url = base_url or Config.LLM_BASE_URL
         self.model = model or Config.LLM_MODEL_NAME
-        
+        self.provider = provider or Config.LLM_PROVIDER
+
         if not self.api_key:
             raise ValueError("LLM_API_KEY 未配置")
-        
+
         self.client = OpenAI(
             api_key=self.api_key,
             base_url=self.base_url
         )
+
+        # 判断是否需要强制清理<think>标签
+        # 如果是已知的推理模型提供商，总是清理；否则也清理（安全兜底）
+        self._should_strip_think = (
+            self.provider in PROVIDERS_WITH_THINK_TAGS
+            or True  # 总是清理，因为不影响正常输出
+        )
     
+    def _strip_think_tags(self, content: str) -> str:
+        """
+        移除响应中的<think>思考内容标签。
+
+        某些模型（如DeepSeek Reasoner、Xiaomi MiMo、MiniMax M2.5）
+        会在响应中包含<think>...</think>标签，需要移除以获得纯净输出。
+        """
+        if not content:
+            return content
+        return THINK_TAG_PATTERN.sub('', content).strip()
+
     def chat(
         self,
         messages: List[Dict[str, str]],
@@ -62,9 +91,11 @@ class LLMClient:
             kwargs["response_format"] = response_format
         
         response = self.client.chat.completions.create(**kwargs)
-        content = response.choices[0].message.content
-        # 部分模型（如MiniMax M2.5）会在content中包含<think>思考内容，需要移除
-        content = re.sub(r'<think>[\s\S]*?</think>', '', content).strip()
+        content = response.choices[0].message.content or ""
+
+        # 移除<think>思考内容标签
+        content = self._strip_think_tags(content)
+
         return content
     
     def chat_json(
@@ -101,3 +132,10 @@ class LLMClient:
         except json.JSONDecodeError:
             raise ValueError(f"LLM返回的JSON格式无效: {cleaned_response}")
 
+    def get_info(self) -> Dict[str, Any]:
+        """返回当前客户端配置信息（用于日志/调试）"""
+        return {
+            "provider": self.provider or "custom",
+            "base_url": self.base_url,
+            "model": self.model,
+        }